موفق ترین مدل های ماشین لرنینگ برای حل مسائل مالی

▫️بخش بزرگی از مسائل دنیای فایننس مبتنی بر داده های جدولی (Structured/Tabular) مثل داده هایی که در یک دیتافریم ذخیره میشن، هستند. بخش دیگری از مسائل هم مبتنی بر آلترناتیو دیتا، مثل متن و تصویر که داده های بدون ساختار (Unstructured) نامیده میشن. اگر مساله با داده های جدولی شما، یه مساله Supervised باشه، بهترین مدل برای حل اش GBDTها هستند. XGBoost، LightGBM و CatBoost نمونه هایی از GBDT هستند که در مواجهه با داده های جدولی، سایر مدلها از جمله مدلهای دیپ لرنینگ، حرفی برای گفتن در مقابل شون ندارن. توجه داشته باشید که برای داده های بدون ساختار مثل متن و تصویر، دیپ لرنینگ انتخاب بهتری هست. بنابراین اگر مسائل پیش روی شما با داده های جدولی سر و کار داره، سراغ دیپ لرنینگ نرید و مساله رو با GBDT یا مدلهای Bagging مثل Random Forest حل کنید.

GBDT = Gradient Boosting Decision Tree

@FinPy